AD daymade-sector-research
Рабочий процесс исследования и анализа отраслей A-акций: расчет Top N прироста по всем секторам, поиск окон объявлений (неделя/месяц), оценка уровня доказательств рыночных настроений, с параллельным выполнением командой агентов + проверка свежим контекстом. Сценарии запуска (любое совпадение активирует этот навык): - «Top N / Top 10 акций в секторе XX» (например, «Top 10 акций в фармацевтической отрасли сегодня») - «Какие объявления были выпущены по этим акциям за последнюю неделю / месяц» - «Каковы текущие рыночные настроения в секторе / отрасли XX» - «Использовать команду агентов / нескольких агентов для исследования отрасли» или запрос на проверку выводов исследования отрасли - Требуется предоставление результатов исследования на уровне сектора «на основе доказательств, на основе данных» (акции из индекса → рыночная динамика → объявления → настроения → проверка → отчет) Основные возможности: акции из индекса Eastmoney push2 → сортировка прироста в реальном времени Sina (scripts/top_n_pipeline.py); перекрестная проверка двух источников объявлений Giant潮 cninfo + Eastmoney, единый канал для Шанхайской, Шэньчжэньской + Пекинской фондовых бирж (scripts/ann_query.py); оценка уровня доказательств настроений L1 (первичные рыночные данные) / L2 (медиа с временными метками) / L3 (непроверенные заголовки); оркестрация параллельного выполнения командой агентов и дисциплина проверки. Все источники данных — общедоступные внутри страны, без платной зависимости; официальный навык Gangtise — дополнительное улучшение (требуются баллы, при отсутствии используются общедоступные источники pivot). Высшая дисциплина (дословно от пользователя): Если нет полной уверенности, лучше пометить как неопределенное, чем дать неверный ответ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A股行业投研工作流：全板块 Top N 涨幅标的计算、公告窗口检索（周/月）、市场情绪证据分级判断，并以 Agent Team 并行执行 +…»
A股行业投研工作流：全板块 Top N 涨幅标的计算、公告窗口检索（周/月）、市场情绪证据分级判断，并以 Agent Team 并行执行 + fresh-context 对抗验证。 触发场景（命中任一即读本 skill）： - 「XX 行业 Top N / Top 10 标的」（如「医药行业今天的 Top 10 标的」） - 「这些标的最近一周 / 一个月发过哪些公告」 - 「判断 XX 行业 / 板块现在的市场情绪怎么样」 - 「用 Agent Team / 多 agent 做行业投研」或要求对行业研究结论做对抗性验证 - 需要「基于证据、基于数据」的板块级研究交付（成分股 → 行情 → 公告 → 情绪 → 验证 → 报告） 核心能力：东财 push2 成分股 → 新浪实时快照涨幅排序（scripts/top_n_pipeline.py）；巨潮 cninfo + 东财公告双源交叉，沪深+北交所统一通道（scripts/ann_query.py）；情绪证据 L1（一手行情）/L2（带时间戳媒体）/L3（未核实标题）分级；Agent Team 并行编排与验证纪律。全程国内公开数据源，无付费依赖；Gangtise 官方 skill 为可选增强（需积分，缺失时走公开源 pivot）。 最高纪律（用户原话）：没有十足把握的事，宁可标注不确定，不可给错误答案。
Рабочий процесс исследования и анализа отраслей A-акций: расчет Top N прироста по всем секторам, поиск окон объявлений (неделя/месяц), оценка уровня…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1020 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 587 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.